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声音-COVID-19

2023年8月3日更新者：Abhinav Sharma、McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre

基于语音识别疑似 COVID-19 感染患者需要紧急行动的临床特征 (VOICE-COVID) I 和 II 研究

VOICE-COVID 研究将评估使用基于语音的设备（亚马逊 Alexa）筛查 COVID-19 症状的一致性，与研究协调员对进入麦吉尔大学健康中心心脏病学/心力衰竭诊所的个人进行人工筛查相比较。

研究概览

地位

完全的

条件

新冠肺炎

干预/治疗

设备：亚马逊

详细说明

本研究是一项开放标签、前瞻性、交叉随机研究。

VOICE-COVID I：所有进入麦吉尔大学健康中心心力衰竭 (HF) 诊所的人都将被要求参加。一张海报，上面有要求参与者（员工或患者）与亚马逊 Alexa 设备交谈的说明。参与者将与设备保持 6 英尺的距离。亚马逊 Alexa 将提出调查问题。然后，研究协调员将提出相同的问题以及一些关于 Amazon Alexa 可用性的其他问题。 VOICE-COVID II：随后将随机分配第二批 52 人，与 Amazon Alexa 或协调员一起筛查 COVID-19 症状。我们将使用 K 平方统计检验和筛选问题一致性来研究 Alexa 响应与对研究协调员的响应之间的相关性。

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

267

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

加拿大
- Quebec
  - Montreal、Quebec、加拿大、H4A 3J1
    - Muhc-Rimuhc

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

是的

取样方法

概率样本

研究人群

任何进入麦吉尔大学健康中心心力衰竭诊所的员工或患者

描述

纳入标准：

进入 HF 诊所的成人 >=18 岁
说英语或法语

排除标准：

没有任何

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

观测模型：队列
时间观点：预期

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量	措施说明	大体时间
使用 Amazon Alexa 捕获的数据与手动（人工）收集的数据之间的相关性。大体时间：第一天	确定 Amazon Alexa 设备正确捕获参与者答案并将其与研究协调员检索到的答案相关联的能力。	第一天

其他结果措施

结果测量	大体时间
自我报告的李克特量表使用亚马逊 Alexa 设备的舒适度大体时间：第一天	第一天

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre

合作者

Amazon Web Services (AWS) Canada

调查人员

首席研究员：Abhinav Sharma, MD、McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2020年9月1日

初级完成 (实际的)

2023年3月30日

研究完成 (实际的)

2023年3月30日

研究注册日期

首次提交

2020年8月10日

首先提交符合 QC 标准的

2020年8月10日

首次发布 (实际的)

2020年8月11日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2023年8月7日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2023年8月3日

最后验证

2023年8月1日